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Enregistrement W1988513224 · doi:10.1055/s-0029-1242639

The Role of Collaborative Self-Management in Pulmonary Rehabilitation

2009· review· en· W1988513224 sur OpenAlexaff
Jean Bourbeau

Notice bibliographique

RevueSeminars in Respiratory and Critical Care Medicine · 2009
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary rehabilitationRehabilitationIntensive care medicineSelf-managementPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-management's key feature is to increase patients' involvement and control in their disease and improve their well-being. Self-management is not intended to replace components of patient health care such as medication and pulmonary rehabilitation. We may be enthusiastic about recent results of self-management programs in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients showing a reduction in hospital admissions. However, being interested only in patients' hospital admissions is overly narrow. The pivotal objective of self-management programs is to change patients' behavior. The success should correspond to the goals of self-management (e.g., acquiring key self-management skills such as problem solving, decision making, early symptom recognition, and taking action) and self-health behaviors (maintaining comfortable breathing, implementing an action plan in the event of an exacerbation, and facilitating exercise maintenance). Pulmonary rehabilitation is increasingly becoming a realistic component of COPD patient management, but it should not stand as an isolated intervention. Pulmonary rehabilitation should be part of an integrated care process and include self-management support (i.e., aiming to achieve a shift from management by the health care provider to management by the patients themselves, which implies structural behavior change). Changing patient behavior and ensuring maintenance are complex processes and require time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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